Apollo自动驾驶之控制

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控制

控制是驱使车辆前行的策略。

对于汽车而言，最基本的控制输入为转向、加速和制动。

通常，控制器使用一系列路径点来接收轨迹。控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点。

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首先，控制器必须准确，这意味着它应避免偏离目标轨迹。这对于安全来说，尤为重要。即使路面潮湿或者道路比较陡峭，控制器任需要准确地执行轨迹。

其次，控制策略对汽车应该具备可行性。例如，如果你的汽车向北行驶，而你希望它立即向东转。你可以在游戏中做到这一点，但在现实中无法实现。

最后，需要考虑的是平稳度。舒适的驾驶非常重要。如果车辆行驶得不规律，那乘客永远不会想再次乘坐它了。要使控制顺利进行，驱动必须是连续的。这意味着你应避免突然转向、加速或制动。

总之，我们的目标是使用可行的控制输入，最大限度地降低与目标轨迹的偏差、最大限度地提供乘客的舒适度。

有三种可用于实现这些目标的控制策略：比例积分微分控制（或PID）、线性二次调节器（或LQR）、模型预测控制（或MPC）。

控制流程

控制器预计有两种输入：目标轨迹与车辆状态。

目标轨迹来自规划模块，在每个轨迹点，规划模块指定一个位置和参考速度。在每个时间戳都对轨迹进行更新。我们还需要了解车辆状态，车辆状态包括：通过本地化模块来计算的车辆位置、从车辆内部传感器获取的数据（如速度、转向和加速度）。我们使用这两个输入来计算目标轨迹与实际行进轨迹之间的偏差。

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控制器的输出是控制输入（转向、加速和制动）的值。当偏离目标轨迹时，我们希望采取行动来纠正这种偏差。对于普通汽车，我们使用方向盘控制行驶方向（即转向）、使用油门加速、使用刹车减速（即制动）。这也是无人驾驶汽车所做的。

一旦将这三个值传递给车辆，汽车实际上已经开始无人驾驶了。之后将介绍不同的控制算法，如何计算这三个输出-转向、加速和制动。

PID 控制

首先介绍的算法为PID控制，这个控制器的优点在于它非常简单，只需要知道与目标轨迹有多大的偏离。PID的第一组件为P代表“比例”(Proportional)。

设想一辆车正试图遵循目标轨迹，P控制器在车辆开始偏离时立即将其拉回目标轨迹。比例控制意味着，车辆偏离越远，控制器越难将其拉回目标轨迹。

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在实践中P控制器的一个问题在于，它很容易超出参考轨迹。

当车辆越来越接近目标轨迹时，我们需要控制器更加稳定。PID控制器中的D项致力于使运动处于稳定状态，D代表“微分”（Derivative）。

PD控制器类似于P控制器，它增加了一个阻尼项，可最大限度地减少控制器输出的变化速度。

PID控制器中的最后一项I代表积分（Integral），该项负责纠正车辆的任何系统性偏差。例如，转向可能失准，这可能造成恒定的转向偏移。在这种情况下，我们需要稍微向一侧转向以保持直行。为解决这一问题，控制器会对系统的累积误差进行惩罚。我们可以将P、I和D组件结合构成PID控制器。

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PID控制器很简单，但它在很多情况下的效果很好。对于PID控制器，你只需要知道你的车辆与目标轨迹之间的偏差。但是PID控制器只是一种线性算法，对于非常复杂的系统而言，这是不够的。例如，为控制具有多个关节的四轴飞行器或机器人，我们需要建立机器人的物理模型。对无人驾驶而言，我们需要应用不同的PID控制器来控制转向和加速，这意味着很难将横向和纵向控制结合起来。另一个问题在于PID控制器依赖于实时误差测量，这意味着受到测量延迟限制时可能会失效。

线性二次调节器

线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator 或LQR）是基于模型的控制器，它使用车辆的状态来使误差最小化。

Apollo使用LQR进行横向控制。横向控制包含四个组件：横向误差、横向误差的变化率、朝向误差和朝向误差的变化率。变化率与导数相同，我们用变量名上面的一个点来代表。我们称这四个组件的集合为X，这个集合X捕获车辆的状态。除了状态之外，该车有三个控制输入：转向、加速和制动。我们将这个控制输入集合称为U。

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模型控制预测

模型预测控制（或MPC）是一种更复杂的控制器，它非常依赖于数学优化，但基本上可以将MPC归结为三个步骤： 1、建立车辆模型。 2、使用优化引擎计算有限时间范围内的控制输入。 3、执行第一组控制输入。

MPC是一个重复过程，它着眼未来，计算一系列控制输入，并优化该序列。但控制器实际上只实现了序列中的第一组控制输入，然后控制器再次重复该循环。为什么我们不执行整个控制输入序列呢？那是因为我们只采用了近似测量与计算。如果实现了整个控制输入序列，实际产生的车辆状态与我们的模型有很大差异，最好在每个时间步不断地重新评估控制输入的最优序列。

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最后

控制实际上是无人驾驶汽车实现自动移动的方式。在控制中，我们使用转向、加速和制动来运行我们的目标轨迹。我们研究了几种不同类型的控制器。PID控制是一种简单而强大的控制算法，线性二次调节器和模型预测控制是另外两种类型的控制器，它们更复杂，但也更强大、更准确。Apollo支持所有这三种控制器，而你也可以选择最适合自己的控制器！